एआई सेंसर स्वायत्त वाहनों को बर्फीले शहरों में मदद कर सकते हैं

स्वायत्त वाहनों के सामने सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक यह है कि वे खराब मौसम की स्थितियों में नेविगेट करने में संघर्ष करते हैं, जो वास्तव में उनके कार्यान्वयन को बर्फीले शहरों जैसे डेट्रॉइट और शिकागो में सीमित करता है। वाहनों को बाधाओं का पता लगाने और सड़क के सही पक्ष पर बने रहने के लिए महत्वपूर्ण सेंसर डेटा पर निर्भर करते हैं, लेकिन यह डेटा बर्फ में संघर्ष करता है।

मिशिगन टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं द्वारा दो नए शोध पत्रों में स्वायत्त वाहनों के लिए बर्फीले ड्राइविंग दृश्यों के लिए नए समाधानों पर चर्चा की गई, जो SPIE डिफेंस + कमर्शियल सेंसिंग 2021 में प्रस्तुत किए गए थे।

स्वायत्त वाहनों की एक विस्तृत श्रृंखला है, जिनमें से कुछ में अंधे धब्बे या ब्रेकिंग सहायता होती है, और अन्य में स्व-ड्राइविंग मोड होते हैं। कुछ सर्वोत्तम वाहन पूरी तरह से स्वयं पर संचालित हो सकते हैं।

चूंकि प्रौद्योगिकी कई मायनों में अभी भी अपनी शैशवावस्था में है, ऑटोमेकर और शोध विश्वविद्यालय लगातार प्रौद्योगिकी और एल्गोरिदम में सुधार पर काम कर रहे हैं। जब दुर्घटनाएं होती हैं, तो वे अक्सर कार के एआई या मानव त्रुटि के गलत निर्णय का परिणाम होती हैं।

मानव सेंसर

मानव आंखें भी एक प्रकार के सेंसर हैं, जो संतुलन और गति का पता लगाती हैं। हमारा मस्तिष्क एक प्रोसेसर के रूप में कार्य करता है, जो हमें अपने पर्यावरण को समझने में मदद करता है। ये दोनों मिलकर हमें सभी परिदृश्यों में ड्राइव करने में सक्षम बनाते हैं, यहां तक कि नए परिदृश्यों में भी, क्योंकि हमारे मस्तिष्क नए अनुभवों को सामान्य बना सकते हैं।

स्वायत्त वाहनों में आमतौर पर दो कैमरे जिम्बल पर माउंटेड होते हैं, और वे स्टीरियो दृष्टि का उपयोग करके गहराई को स्कैन और समझते हैं ताकि मानव दृष्टि की नकल की जा सके। इसी समय, संतुलन और गति को एक इनर्शियल माप इकाई के साथ मापा जा सकता है। कंप्यूटर, दूसरी ओर, केवल पहले से मिले परिदृश्यों या उन परिदृश्यों पर प्रतिक्रिया कर सकते हैं जिन्हें वे पहले से पहचानते हैं।

सेंसर फ्यूजन

स्वायत्त वाहन कार्य-विशिष्ट कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम पर निर्भर करते हैं, जिन्हें फिशआई कैमरे, इन्फ्रारेड सेंसर, रडार, प्रकाश का पता लगाने और लिडार जैसे कई सेंसरों की आवश्यकता होती है।

नाथिर रावाशदेह मिशिगन टेक के कॉलेज ऑफ कंप्यूटिंग में कंप्यूटिंग के सहायक प्रोफेसर हैं और अध्ययन के प्रमुख लेखकों में से एक हैं।

“प्रत्येक सेंसर की सीमाएं होती हैं, और प्रत्येक सेंसर दूसरे की पीठ को कवर करता है,” रावाशदेह ने कहा। “सेंसर फ्यूजन विभिन्न मोडलिटी के कई सेंसरों का उपयोग करके एक दृश्य को समझने के लिए उपयोग किया जाता है। जब इनपुट में कठिन पैटर्न होते हैं, तो आप हर विवरण के लिए थकाऊ रूप से प्रोग्राम नहीं कर सकते। यही कारण है कि हमें एआई की आवश्यकता है।”

अध्ययन के सहयोगियों में नादर अबू-अलरुब, इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग में डॉक्टरेट छात्र, और जेरेमी बोस, इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर शामिल थे। अन्य सहयोगियों में बोस के प्रयोगशाला से मास्टर्स डिग्री के छात्र और स्नातक शामिल थे: अखिल कुरुप, डेरेक चोप, और जैच जेफ्रीज।

स्वायत्त सेंसर और स्व-ड्राइविंग एल्गोरिदम लगभग विशेष रूप से धूप वाले और स्पष्ट परिदृश्यों में विकसित किए जाते हैं। बोस की प्रयोगशाला ने पहले मिशिगन टेक के एक स्वायत्त वाहन में भारी बर्फ में डेटा एकत्र करना शुरू किया, और जर्मनी और नॉर्वे की बर्फीली सड़कों से लिडार, रडार और इमेज डेटा के 1,000 से अधिक फ्रेम एकत्र किए गए।

बोस के अनुसार, बर्फ की विविधता के कारण सेंसर का पता लगाना मुश्किल है। डेटा को पूर्व-प्रोसेस करना और सटीक लेबलिंग सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है।

“सभी बर्फ समान नहीं बनाई गई है,” बोस ने कहा। “एआई एक शेफ की तरह है – यदि आपके पास अच्छे सामग्री हैं, तो एक उत्कृष्ट भोजन होगा,” उन्होंने कहा। “गंदे सेंसर डेटा को एआई लर्निंग नेटवर्क दें, और आपको एक खराब परिणाम मिलेगा।”

कुछ अन्य प्रमुख चुनौतियों में कम गुणवत्ता वाले डेटा और गंदगी शामिल हैं, और सेंसर पर बर्फ का निर्माण अपनी समस्याएं पैदा करता है। यहां तक कि जब सेंसर साफ हो जाते हैं, तो बाधाओं का पता लगाने में हमेशा सहमति नहीं होती है। अक्सर, सेंसर और उनके जोखिम मूल्यांकन को एक दूसरे के साथ संवाद करने और सीखने में बहुत मुश्किल होता है, क्योंकि प्रत्येक अपने निष्कर्ष पर पहुंच सकता है। हालांकि, टीम सेंसर फ्यूजन का उपयोग करके सामूहिक रूप से एक निष्कर्ष पर पहुंचना चाहती है।

“सख्ती से वोटिंग के बजाय, सेंसर फ्यूजन का उपयोग करके हम एक नया अनुमान लगाएंगे,” बोस कहते हैं।

स्वायत्त वाहन सेंसर खराब मौसम में सीखना और सुधारना जारी रखेंगे, और सेंसर फ्यूजन जैसे नए दृष्टिकोण स्वायत्त वाहनों के लिए बर्फीली सड़कों पर आगे बढ़ने का मार्ग प्रशस्त कर सकते हैं।